Big Data คืออะไร? Big Data มีประโยชน์อย่างไร?

ข้อมูลขนาดใหญ่

สัญญาของ ข้อมูลขนาดใหญ่ คือ บริษัท ต่างๆจะมีข้อมูลที่ชาญฉลาดมากขึ้นในการตัดสินใจและคาดการณ์อย่างถูกต้องว่าธุรกิจของตนดำเนินไปอย่างไร มาดูข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ Big Data ว่าคืออะไรและทำไมเราจึงควรใช้ข้อมูลนี้

Big Data เป็นวงดนตรีที่ยอดเยี่ยม

ไม่ใช่สิ่งที่เรากำลังพูดถึงที่นี่ แต่คุณอาจฟังเพลงที่ยอดเยี่ยมในขณะที่คุณอ่านเกี่ยวกับ Big Data ฉันไม่รวมมิวสิกวิดีโอ ... มันไม่ปลอดภัยสำหรับการทำงานจริงๆ PS: ฉันสงสัยว่าพวกเขาเลือกชื่อนี้เพื่อจับกระแสความนิยม Big Data หรือไม่

Big Data คืออะไร

ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นคำที่ใช้อธิบายการรวบรวมการประมวลผลและความพร้อมใช้งานของข้อมูลสตรีมมิ่งจำนวนมากแบบเรียลไทม์ V สามตัวคือ ปริมาณความเร็วและความหลากหลาย พร้อมเครดิตถึง ดั๊กลานีย์). บริษัท ต่างๆกำลังรวมการตลาดการขายข้อมูลลูกค้าข้อมูลการทำธุรกรรมการสนทนาทางสังคมและแม้แต่ข้อมูลภายนอกเช่นราคาหุ้นสภาพอากาศและข่าวเพื่อระบุความสัมพันธ์และความเป็นเหตุเป็นผลแบบจำลองที่ถูกต้องทางสถิติเพื่อช่วยในการตัดสินใจที่แม่นยำยิ่งขึ้น

เหตุใดข้อมูลขนาดใหญ่จึงแตกต่างกัน

ในสมัยก่อน…คุณรู้ไหม…ไม่กี่ปีที่ผ่านมาเราจะใช้ระบบเพื่อแยกแปลงและโหลดข้อมูล (ETL) ไปยังคลังข้อมูลขนาดยักษ์ที่มีโซลูชันระบบธุรกิจอัจฉริยะที่สร้างขึ้นเพื่อใช้ในการรายงาน ระบบทั้งหมดจะสำรองข้อมูลและรวมข้อมูลไว้ในฐานข้อมูลเป็นระยะซึ่งสามารถเรียกใช้รายงานได้และทุกคนจะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้น

ปัญหาคือเทคโนโลยีฐานข้อมูลไม่สามารถจัดการกับสตรีมข้อมูลที่ต่อเนื่องหลาย ๆ ไม่สามารถรองรับปริมาณข้อมูลได้ ไม่สามารถแก้ไขข้อมูลขาเข้าแบบเรียลไทม์ และขาดเครื่องมือการรายงานที่ไม่สามารถจัดการอะไรได้นอกจากแบบสอบถามเชิงสัมพันธ์ในส่วนหลัง โซลูชัน Big Data นำเสนอคลาวด์โฮสติ้งโครงสร้างข้อมูลที่มีการจัดทำดัชนีและปรับให้เหมาะสมที่สุดความสามารถในการเก็บถาวรและการแยกข้อมูลอัตโนมัติและอินเทอร์เฟซการรายงานได้รับการออกแบบมาเพื่อให้การวิเคราะห์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นซึ่งช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดี

การตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้นหมายความว่า บริษัท ต่างๆสามารถลดความเสี่ยงในการตัดสินใจของตนและทำการตัดสินใจได้ดีขึ้นเพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิผลทางการตลาดและการขาย

Big Data มีประโยชน์อย่างไร?

สารสนเทศ สำรวจความเสี่ยงและโอกาสที่เกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ในองค์กร

  • ข้อมูลขนาดใหญ่ทันเวลา - 60% ของแต่ละวันทำงานคนที่มีความรู้ใช้จ่ายเพื่อค้นหาและจัดการข้อมูล
  • ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถเข้าถึงได้ - ผู้บริหารระดับสูงครึ่งหนึ่งรายงานว่าการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องเป็นเรื่องยาก
  • ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นแบบองค์รวม - ปัจจุบันข้อมูลถูกเก็บไว้ในไซโลภายในองค์กร ตัวอย่างเช่นข้อมูลทางการตลาดอาจพบได้ในเว็บ การวิเคราะห์มือถือ การวิเคราะห์, สังคม การวิเคราะห์, CRM, เครื่องมือทดสอบ A / B, ระบบการตลาดผ่านอีเมลและอื่น ๆ ... แต่ละระบบให้ความสำคัญกับไซโล
  • ข้อมูลขนาดใหญ่มีความน่าเชื่อถือ - 29% ของ บริษัท วัดต้นทุนทางการเงินจากคุณภาพข้อมูลที่ไม่ดี สิ่งที่ง่ายพอ ๆ กับการตรวจสอบระบบต่างๆสำหรับการอัปเดตข้อมูลติดต่อลูกค้าสามารถประหยัดเงินได้หลายล้าน
  • ข้อมูลขนาดใหญ่มีความเกี่ยวข้อง - 43% ของ บริษัท ไม่พอใจที่เครื่องมือของตนสามารถกรองข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกไปได้ สิ่งที่ง่ายพอ ๆ กับการกรองลูกค้าจากเว็บของคุณ การวิเคราะห์ สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกมากมายเกี่ยวกับความพยายามในการซื้อกิจการของคุณ
  • ข้อมูลขนาดใหญ่มีความปลอดภัย - การละเมิดความปลอดภัยของข้อมูลโดยเฉลี่ยมีค่าใช้จ่าย $ 214 ต่อลูกค้าหนึ่งราย โครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัยที่สร้างขึ้นโดยโฮสต์ข้อมูลขนาดใหญ่และพันธมิตรด้านเทคโนโลยีสามารถช่วย บริษัท โดยเฉลี่ย 1.6% ของรายได้ต่อปี
  • ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นสิทธิ์ - 80% ขององค์กรต่อสู้กับความจริงหลายเวอร์ชันขึ้นอยู่กับแหล่งที่มาของข้อมูล ด้วยการรวมแหล่งข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบแล้วหลายแห่ง บริษัท ต่างๆสามารถผลิตแหล่งข้อมูลข่าวกรองที่มีความแม่นยำสูงได้
  • ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถดำเนินการได้ - ข้อมูลที่ล้าสมัยหรือไม่ดีส่งผลให้ 46% ของ บริษัท ตัดสินใจไม่ถูกต้องซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายหลายพันล้าน

Big Data และ Analytics Trends 2017

ปี 2017 จะเป็นปีที่ไม่เหมือนใครและน่าตื่นเต้นมากสำหรับธุรกิจเทคโนโลยีในหลาย ๆ ด้าน ธุรกิจต่างๆจะพยายามสร้างสมดุลและให้ความสำคัญกับลูกค้าแต่ละรายโดยไม่ลดทอนความเข้มงวดในการดำเนินงาน คีตบัณฑิต, Aureus Insights

ที่นี่คุณจะเห็นข้อมูลขนาดใหญ่ที่นำไปใช้:

  1. 94% ของผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดกล่าว การปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้า มีความสำคัญอย่างยิ่ง
  2. เงินออม 30 ล้านเหรียญต่อปีโดยใช้ประโยชน์ ข้อมูลโซเชียลมีเดียในการเรียกร้องและการฉ้อโกง การวิเคราะห์
  3. ภายในปี 2020 66% ของธนาคารจะมี blockchain ในการผลิตเชิงพาณิชย์และในระดับ
  4. องค์กรต่างๆจะต้องพึ่งพา ข้อมูลอัจฉริยะ มากกว่าเมื่อเทียบกับข้อมูลขนาดใหญ่
  5. เครื่องจักรต่อมนุษย์ (M2H) ปฏิสัมพันธ์ขององค์กรจะมีความเป็นมนุษย์มากถึง 85% ภายในปี 2020
  6. ธุรกิจต่างๆกำลังลงทุนเพิ่มขึ้น 300% ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในปี 2017 มากกว่าในปี 2016
  7. อัตราการเติบโต 25% ในการเกิดขึ้นของ คำพูดเป็นแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่เกี่ยวข้อง
  8. สิทธิ์ที่จะถูกลืม (R2BF) จะอยู่ในโฟกัสทั่วโลกโดยไม่คำนึงถึงแหล่งข้อมูล
  9. 43% ของทีมบริการลูกค้าที่ไม่มี การวิเคราะห์ตามเวลาจริง จะยังคงหดตัว
  10. โดย 2020, เทคโนโลยี Augmented Reality (AR) ตลาดจะสูงถึง 90 พันล้านดอลลาร์เทียบกับ 30 หมื่นล้านดอลลาร์ของ Virtual Reality

แนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ 2017

หนึ่งความคิดเห็น

  1. 1

คุณคิดอย่างไร?

ไซต์นี้ใช้ Akismet เพื่อลดสแปม เรียนรู้วิธีการประมวลผลข้อมูลความคิดเห็นของคุณ.